本文转载:http://hi.baidu.com/_kouu/item/dc8d727b530f40346dc37cd1 在执行一个Job的时候,Hadoop会将输入数据划分成N个Split,然后启动相应的N个Map程序来分别处理它们. 数据如何划分?Split如何调度(如何决定处理Split的Map程序应该运行在哪台TaskTracker机器上)?划分后的数据又如何读取?这就是本文所要讨论的问题. 先从一张经典的MapReduce工作流程图出发: 1.运行mapred程序: 2.本次运行将生成…

Hadoop可以处理不同数据格式(数据源)的数据,从文本文件到(非)关系型数据库,这很大程度上得益于Hadoop InputFormat的可扩展性设计,InputFormat层次结构图如下:  …

InputFormat是MapReduce编程模型包括5个可编程组件之一,其余4个是Mapper.Partitioner.Reducer和OutputFormat. 新版Hadoop InputFormat是一个抽象类,之前的InputFormat是一个接口. InputFormat类有两个抽象方法. 方法getSplits将输入数据切分成InputSlits,InputSplits的个数即为map tasks的个数,InputSplits的大小默认为块大小,即64Mpublic abstrac…

1. Mapper 与 Reducer 数量 对于一个默认的MapReduce Job 来说,map任务的数量等于输入文件被划分成的分块数,这个取决于输入文件的大小以及文件块的大小(如果此文件在 HDFS中).但是对于 reduce的任务,并不会自动决定reducer数目的大小,若未指定,则默认为1.例如: 但单个reducer任务执行效率不尽人意,在实际场景中会将它设置为一个较大的数值.此时,决定Key条目被送往哪个reducer由方法 setPartitionerClass() 指定:job…

FileInputFormat是所有使用文件作为数据源的InputFormat的积累.它提供两个功能:一个是定义哪些文件包含在一个作业的输入中:一个为输入文件生成分片的实现.自动将作业分块 作业分块大小与mapred-site.xml中的mapred.min.split.size和mapred.min.split.size和blocksize有关系.分片大小由如下公式来决定: 分片大小 = max(minimumSize, min(maximumSize, blockSize)) 如果想避免文件…

InputFormat有两个抽象方法: getSplits     createRecordReader   InputSplits 将数据按照Split进行切分,一个Split分给一个task执行. RecordReader 在Task中将Split按照key value进行切分,每个RecordReader切分的数据都给map方法执行一遍.   RecordReader三个抽象方法: initialize     用来seek位置等 getCurrentKey getCurrentValue…

/** Splits files returned by {@link #listStatus(JobConf)} when * they're too big.*/ public InputSplit[] getSplits(JobConf job, int numSplits) throws IOException { //计时器, StopWatch sw = new StopWatch().start(); // FileStatus[] files = listStatus(job);…

概述 一个完整的 MapReduce 程序在分布式运行时有两类实例进程: 1.MRAppMaster:负责整个程序的过程调度及状态协调 2.Yarnchild:负责 map 阶段的整个数据处理流程 3.Yarnchild:负责 reduce 阶段的整个数据处理流程 以上两个阶段 MapTask 和 ReduceTask 的进程都是 YarnChild,并不是说这 MapTask 和 ReduceTask 就跑在同一个 YarnChild 进行里 MapReduce 套路图 MapReduce 程…

首先来看 MapReduce 流程图 一个 map,一个 reduce,中间靠 shuffle 连接,shuffle 左边被划分到 map,右边被划分到 reduce InputFormat input 是个文件,进入 mapper 后变成一行一行,如何实现的呢? 在 hadoop 中实现的方法叫 inputFormat: 它先对 原始文件进行 切片 Split,然后把每个 Split 转换成 line: mapreduce 是个分布式计算框架,它如何实现并行呢? 比如 1G 的数据假设划分 8…

先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另外某种解决方案. Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop…

1.输入文件: 文件是MapReduce任务的数据的初始存储地.正常情况下,输入文件一般是存在HDFS里.这些文件的格式可以是任意的:我们可以使用基于行的日志文件,也可以使用二进制格式,多行输入记录或其它一些格式.这些文件会很大—数十G或更大. 2. 输入格式:     InputFormat类定义了如何分割和读取输入文件,它提供有下面的几个功能: 选择作为输入的文件或对象: 定义把文件划分到任务的InputSplits: 为RecordReader读取文件提供了一个工厂方法: Hadoop自带…

Hadoop与Spark之间的比较 Hadoop框架的主要模块包括如下: Hadoop Common Hadoop分布式文件系统(HDFS) Hadoop YARN Hadoop MapReduce 虽然上述四个模块构成了Hadoop的核心,不过还有其他几个模块.这些模块包括:Ambari.Avro.Cassandra.Hive. Pig.Oozie.Flume和Sqoop,它们进一步增强和扩展了Hadoop的功能. Spark确实速度很快(最多比Hadoop MapReduce快100倍).S…

本文将介绍在 Eclipse 下阅读 Hadoop 源代码的一些技巧, 比如如何查看一个基类有哪些派生类. 一个方法被其他哪些方法调用等. 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/study-hadoop-sourcecode.html,转载请注明源地址. 欢迎关注我的个人博客:www.wuyudong.com, 更多云计算与大数据的精彩文章 1 . 查看一个基类或接口的派生类或实现类 在 Eclipse 中, 选中 某个基类或接口名称,右击,在弹出 的…

刚开始接触hadoop平台的时候 部分初学者对于mapreduce中的maptask的数量是怎么确定的 可能有点迷惑,如果看了jobclient里面的maptask初始化的那段源码,那么就比较清楚了,MapTask的数量是由InputFormat来指定的,InputFormat生成多少个InputSpilt就会有多少个task. 因此,如果剩余Map slot的数量大于InputSpilt的数量,那么就启动的Map数量就是InputSplit的数量. 如果剩余Map slot的数量小于Input…

Hadoop与Spark比较 https://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6206198.html 感觉自己落下好多东西没有学习 先看这篇文章:http://www.huochai.mobi/p/d/3967708/?share_tid=86bc0ba46c64&fmid=0 直接比较Hadoop和Spark有难度,因为它们处理的许多任务都一样,但是在一些方面又并不相互重叠. 比如说,Spark没有文件管理功能,因而必须依赖Hadoop分布式文件系统(HDFS)或另…

每一个 spark job 根据 shuffle 划分 stage,每个 stage 形成一个或者多个 taskSet,了解了每个 stage 需要运行多少个 task,有助于我们优化 spark 运行 task 数 首先需要了解以下概念: RDD,弹性分布式数据集,多个 partition: split,切片,HDFS 上文件为什么要切片,如何切片,参考我的博客 hadoop 的 Split: textFlie 分区,textFile 如何对一个文件分区,参考我的博客 RDD认知与创建: 创建…

一.MapReduce1.0的数据分割到数据计算的过程 MapReduce是我们再进行离线大数据处理的时候经常要使用的计算模型,MapReduce的计算过程被封装的很好,我们只用使用Map和Reduce函数  nput Input但是输入文件的存储位置, 但是注意这里并一定是一些博客说的当然是HDFS似的分布式文件系统位置,默认是HDFS文件系统,当然也可以修改. ,它也可以是本机上的文件位置.我们来仔细分析下input 首先我们知道要和JobTracker打交道是离不开JobClient这个接…

mac上安装opencv 1. 去 http://opencv.org 下载最新版OpenCV for Linux/Mac源文件,目前版本是2.4.3.下载后解压.2. 去 http://www.cmake.org 下载最新版cmake,.dmg文件,目前版本是2.8.10.2.下载后安装.3. 接下来开始安装opencv    开一个终端,进入opencv解压缩的目录,如cd 然后把文件夹拽进去.    mkdir release    cd ./release    cmake -D CMA…

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah…

18 Nov 2014 by Fabian Hüske (@fhueske) Apache Hadoop is an industry standard for scalable analytical data processing. Many data analysis applications have been implemented as Hadoop MapReduce jobs and run in clusters around the world. Apache Flink ca…

问题详情是 2016-12-10 23:24:13,317 INFO [org.apache.hadoop.metrics.jvm.JvmMetrics] - Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=2016-12-10 23:24:14,281 WARN [org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter] - Hadoop command-line option parsi…

问题:reduce输出时,如果不是推测任务写结果时会先写临时目录最后移动到输出目录吗? 下面部分转自Hadoop官网说明 OutputFormat 描述Map/Reduce作业的输出样式. Map/Reduce框架根据作业的OutputFormat来: 检验作业的输出,例如检查输出路径是否已经存在. 提供一个RecordWriter的实现,用来输出作业结果. 输出文件保存在FileSystem上. TextOutputFormat是默认的 OutputFormat. 任务的Side-Effect…

报错信息: Failure Info:Job initialization failed: java.io.IOException: Split metadata size exceeded 10000000. Aborting job job_201205162059_1073852 at org.apache.hadoop.mapreduce.split.SplitMetaInfoReader.readSplitMetaInfo(SplitMetaInfoReader.java:48) at…

$spark-sql  --help  查看帮助命令 $设置任务个数,在这里修改为20个 spark-sql>SET spark.sql.shuffle.partitions=20; $选择数据库 spark-sql>use siat; $查询数据表 spark-sql>select * from test; $使用registerTempTable代替1.0版本的registerAsTable  ---注册临时表 $sql()将代替hql()来提交查询语句,统一了接口 使用regist…

1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…

一.概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图计算的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 请注意, 在 Spark 2.0 之前, Spark 的主要编程接口是弹性分布式数据集(RDD). 在 Spar…

本文主要内容来自于<Hadoop权威指南>英文版中的Spark章节,能够说是个人的翻译版本号,涵盖了基本的Spark概念.假设想获得更好地阅读体验,能够訪问这里. 安装Spark 首先从spark官网下载稳定的二进制分发版本号,注意与你安装的Hadoop版本号相匹配: wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.6.0/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 解压: tar xzf spark-x.y.z-bin-di…

Spark程序设计—创建RDD:从Scala集合构造成RDD parallelize(a, 3) makeRDD(a, 3) 他俩使用方式一样,只不过名字不一样 Spark程序设计—创建RDD:本地文件/HDFS textFile(path, 100) sequenceFile wholeTextFiles 举例: 1. 文本文件(TextInputFormat) sc.textFile(“file.txt”) //将本地文本文件加载成RDD sc.textFile(“directory/*.t…

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal…

基本概念 map-reduce1.0 例子: hadoop streaming 用语言驱动map-reduce的话,使用的hadoop streaming命令,可以通过python,php,java来驱动: 命令参数列表如下: -input <path> 输入数据路径 -output <path> 输出数据路径 -mapper <cmd|JavaClassName> mapper可执行程序或Java类 -reducer <cmd|JavaClassName>…